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【机器感知与模式识别】基于深度学习的空间非合作目标特征检测与识别
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【机器感知与模式识别】基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法编辑部
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【机器感知与模式识别】一种基于深度学习目标检测的长时目标跟踪算法
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【机器感知与模式识别】三元组深度哈希学习的司法案例相似匹配方法
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深度学习作为机器学习领域的新兴技术给人工智能及相关领域带来了生机与活力
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【机器感知与模式识别】触觉手势情感识别的超限学习方法
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【机器感知与模式识别】三角距离相关性的标签分布学习
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第9章随机事件与概率 第七单元事件的独立性 一、学习目标 通过本节课的学习,理解事件独立性的概念,会用公式判别或根据实际判断 事件是否独立. 二、内容讲解 引例:某检修工人负责甲,乙两个车间机器的检修.已知甲车间机器需要检 修的概率是0.2,乙车间机器需要检修的概率是0.15,求检修工人空闲的概率
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 什么是脑科学.  脑的结构  情绪与动机  语言和思维  学习与记忆  脑功能研究技术  人类脑计划和神经信息学
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1.教学目标 1).了解本课程的性质、内容、任务和学习方法 2).掌握机器、机构、构件、零件等几个概念; 3).了解机械设计的一般程序 4).掌握几个静力学公理与推论及其应用 2.教学重点和难点 重点:机器、机构、构件、零件、力等几个概念,公理 2、3 难点:构件与零件的区别,三力平衡汇交定理
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